机遇挑战并存：Fintech聊天机器人热潮引发行业思考

基于交易和目标导向的数据所得出的数据智能够让我们在日常金融生活中看到自己的金融数据。数据智能也会发展到开始建议个人和相关的行为以改善我们的境况。

11月17日讯 花旗银行最近的一篇分析指出，现在聊天机器人的增速远比之前手机软件在同一阶段要快得多。在个人理财领域，聊天机器人将真正可能彻底颠覆我们管理金钱的方式，将金融决定融入日常生活之中，在我们进行花销、储蓄和投资时立即告知我们这些行为的长期影响。

比如在不久的将来，当你走近星巴克时，Siri也许就会温柔地建议你与其早上花5美元买杯咖啡，不如将这笔钱存入子女的大学基金中。为了促使你做出正确的选择，Siri也许还会告诉你这笔5美元的大学基金投资长期将会如何增值，并且提醒你买咖啡是不会带来长期利益的。最后你妥协了，放弃拿铁选择了滴滤咖啡，并将剩下的2.5美元作为你孩子的教育储蓄金。

这只是一个简单的例子。但是随着人工智能和fintech聊天机器人变得越来越复杂，协助理财和金融决策方式自然也会越来越多。数据科学最新的创新就是将行为心理学和机器学习结合起来，将家庭琐事自动化、提供个性化和可实行的建议。

目前个人理财领域已经出现了一些聊天机器人应用，比如机器咨询师和自动化建议。但是所有前沿技术总会碰上一些意外情况，就像最近特斯拉自动驾驶系统所遇到的问题。那么当聊天机器人在金融领域得到大规模应用之前，又有哪些需要着重考虑的问题呢?

谁是真正的银行?

当聊天机器人进入我们的理财生活，分辨谁应真正负责、谁拥有顾客关系以及谁是真正的银行将变得越来越困难。比如，你可能主要使用Amazon的Echo来进行金融活动。但你可能有数个金融账户，而你的机器人则需要和这些不同的服务提供商进行，因为这样的交流才能为你提供所需的完整信息。在这样一个高度联结的世界，要确定谁拥有客户关系，谁为差错负责将非常困难。最终，消费者自己应管理自己的金融关系和互动。

人类理性VS电脑理性

个人、金融市场和电脑在某些方面都是有缺陷的。这三者在处理信息、理解语境和行动方式上也千差万别。人工智能也许可以“学习”特定的规律，甚至是发展处更符合逻辑的行为，但它不可能理解“情景语境”、情绪化的金融决定或市场波动。

毕竟机器人遵从的是计算逻辑，所以情绪化的金融决定仍需要倚靠人类。机器学习和人工智能在得出预测分析方案上做得不错，比如借贷、担保保险、信贷评分、监察诈骗、身份管理和交易算法。但这些技术远未完美。机器人现在无法代替个人判断，人们也仍需要掌握足够的金融知识。

创新发展速度远超监管完善程度

当技术破坏一个市场时，它总是能够迫使现有的陈旧的规则和监管革新。例如，优步和Airbnb就引发了关于聘用与住房法律的激烈讨论。这种现象对每个行业都有影响，但金融服务领域尤甚。金融服务行业监管极其严格，但已经跟不上技术创新的步伐了。

监管者和政策制定者应该认清这个事实，加速跟进正在重塑金融服务和个人理财方面的科技发展。同时还需注重破坏性创新对于消费者和整体经济的长期效益。监管规章尤其应该平衡银行和fintech创新企业的利益，同时集中于帮助消费者在生活中获得积极的理财结果。

黑天鹅事件引发风险思考

即使科技和金融界再努力，仍然有可能出现完全未预料到的风险。人工智能的发展速度十分迅猛，但它仍不能进行思辨性思考，而这种技能恰是出现前所未料的风险时所需要的。当这些黑天鹅事件发生时，内置算法和通过“学习”得来的行为也许不再适用。这就意味着金融机器人至少需要知道它们的局限在哪，并且迹象不对之时提醒人类。虽然长远考虑，我们希望机器人能够在这种前所未料的事件中帮助引领我们，但目前为止，机器人还是需要理解特定事件的前后情况，全面分析，然后基于所有可获得的数据做出决定。

依赖&信任

人工智能和fintech机器人为金融行业提供了革命性变化的可能，这种可能将使我们所有人都能做出更加有见地的金融决定。银行业和金融业总是基于信任和制衡的结合。如果我们要依靠fintech机器人来管理我们辛苦挣来的金钱，它们同样需要得到并维持我们的信任。建立这种信任需要可靠合理地应用机器人科技。

如今，机器人应用前景最广的是客户服务、个人金融管理和理财方面。但随着时间的推移，人工智能和机器人会变得越来越复杂精细，破坏性金融服务和应用的生态系统也会更加成熟。

基于交易和目标导向的数据所得出的数据智能够让我们在日常金融生活中看到自己的金融数据。数据智能也会发展到开始建议个人和相关的行为以改善我们的境况。这将会为所有收入阶层的人们带去先进的金融技术，而且将渗透于我们金融生活的方方面面中。当这一切发生时，不仅个人和家庭将受益，整体经济也将得益。

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